Spotify APIを使って　世界のヒット曲を特徴別にレビューする

　Spotifyとは、2021年現在、3億5,600万人のユーザーを抱えている世界最大の音楽配信サービスです。そんなSpotifyでは、APIを通して登録されている曲の詳細情報（アコースティック感、ライブ感、音圧、明るさ、ダンサビリティ、テンポなど）を入手する事ができるんです。
　今回は、2021年7月25日時点の世界のTOPチャート200曲のなかで、特徴別に曲をピックアップして曲のレビューをしてみました。普段なかなか聞く機会のない国々の音楽に触れてみましょう。

手順
１．Spotify charts から独断で２８ヶ国、5,600曲のデータを入手
２．入手したデータで特徴別に楽曲を抽出＆レビュー
- Spotifyで得られる特徴とは？
- 特徴別に曲をピックアップ
３．まとめ

手順

１．各国のTOPチャート200曲をダウンロードしSpotify APIから曲の詳細情報を入手
　　　こちらは前回の記事にまとめています。
　　　https://mahalanobisss.com/spotify-api
２．特徴別に最も点数の高い曲をリコメンド
３．まとめ

１．Spotify charts から独断で２８ヶ国、5,600曲のデータを入手

Spotifyでは69ヵ国のTOPチャート200のデータがありますが、今回はわたしの独断により、以下の28ヶ国5,600曲に絞って特徴をみていこうと思います。なぜ全69ヵ国にしなかったか？
単に力尽きたからです。。折を見て全69ヵ国分の分析にも挑戦してみたいと思います。
また、今回の分析データは2021年7月25日のDAILY Chartのデータをベースにしております。

No	略号	国
1	AR	アルゼンチン
2	AT	オーストリア
3	AU	オーストラリア
4	BE	ベルギー
5	BR	ブラジル
6	CL	チリ
7	CR	コスタリカ
8	DE	ドイツ
9	EG	エジプト
10	ES	スペイン
11	FR	フランス
12	HK	香港
13	IL	イスラエル
14	IN	インド
15	IT	イタリア
16	JP	日本
17	KR	韓国
18	MX	メキシコ
19	NL	オランダ
20	NO	ノルウェー
21	PT	ポルトガル
22	RU	ロシア
23	SA	サウジアラビア
24	SE	スウェーデン
25	TW	台湾
26	UK	イギリス
27	USA	アメリカ
28	ZA	南アフリカ

28ヶ国5,600曲分のデータファイルはこちらになります。

world_top200 ダウンロード

２．入手したデータで特徴別に楽曲を抽出＆レビュー

Spotifyで得られる特徴とは？

Spotifyでは下表のように、全ての曲に対して特徴量を設けています。
原文はこちらを参照してみてください。

リンク先の　AudioFeaturesObject　を参照

Spotify for Developers

特徴	意味	説明
acousticness	アコースティック感	0.0～1.0までの指標で値が大きいほどアコースティック感が強いということになります
danceability	ダンスしやすさ	リズムやテンポからダンスがしやすいかどうかを表しています 0.0～1.0までの指標で、値が大きいほどダンスがしやすい曲になります
duration_ms	演奏時間	曲の長さ
energy	エネルギッシュ感	0.0～1.0までの指標で値が大きいほど、エネルギーがあると判断されています。
instrumentalness	インスト感	0.0～1.0までの指標で楽器中心の音楽、いわゆるボーカルが含まれていない楽曲は値が大きくなります。
key	曲のキー	0 = C、1 = C♯/D♭、2 = D …１１＝Bを0~11で表したもの
liveness	ライブ感	オーディエンスの存在を検出します。数値が高いほどライブで演奏された可能性が高いことを表します。0.8 より大きい値は、ライブである可能性が高くなります
loudness	音圧	値は曲全体で平均化され、相対的な音圧を比較するのに役立ちます。値の範囲は -60 ~ 0 db です。音圧が大きいほどマイナス側になります
mode	メジャーかマイナーか	１がメジャー、０がマイナーの曲になります
speechiness	スピーチ感	例えば、トークショー、オーディオブック、詩などは、1.0に近くなります。の値は、ラップなどは、0.33 ~ 0.66になります
tempo	曲のテンポ	BPM。高いほど曲のテンポが速くなります
time_signature	拍子	4/4拍子なら4になる
valence	曲の明るさ	0.0～1.0までの指標で値が大きいほど幸せ、陽気、陶酔などのポジティブな印象で小さいほど悲しみ、落ち込み、怒りなどのネガティブな印象になります

特徴別に曲をピックアップ

28ヶ国分のデータから特徴別に最も点数の高い曲をPythonで次のコードでピックアップしています
（以下はアコースティック感の例）

import pandas as pd
df = pd.read_csv("world_top200.csv")
df1 = df.drop(["Streams","Unnamed: 0","Unnamed: 0.1"],axis=1)
df1.loc[[df1['acousticness'].idxmax()]]

結果として全5,600曲の中から最もアコースティック感の強い楽曲を抽出する

Artist	C	Position	Track Name	URL	acousticness	danceability	duration_ms	energy	instrumentalness	key	liveness	loudness	mode	speechiness	tempo	time_signature	type	valence
1314	Kevin Kaarl	CR	115	Vámonos a Marte	https://open.spotify.com/track/2TzkIzgzIHhewMx…	0.985	0.675	179094	0.16	0.00688	0	0.164	-11.667	1	0.0586	69.754	4	audio_features	0.247